關於雲端計算MapReduce的軟體實做過程

以下是MapReduce / Java的介紹
MapReduce 是 Google 提出的一個軟體架構論文與實作，用於大規模 資料集（大於1TB）的平行運算。概念 "Map（映射）" 和 "Reduce（化簡）"，和他們的主要思想，都是從函數式程式語言借來的，還有從向量程式語言借來的特性。當前的軟體實作是指定一個 Map（映射）函數，用來把一組鍵值(Keys)對映射成一組新的鍵值(Values)對，指定共時同作的 Reduce（化簡）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

以台股舉例：
我如果要寫一個股票分析的小軟體，找出強勢股，就是找出收盤價超過5日及20日均價的股票有哪些，資料有

股票代號 股票名稱 收盤價 五日均價 20日均價

那 Map（映射）是要寫什麼函數 然後產生什麼鍵值(Keys)並對映射成鍵值(Values)對，最後
Reduce（化簡）函數

我對 1.map要寫什麼函數？最後reduce要寫什麼化簡函數？
2.鍵值(Keys) 鍵值(Values)對 該填入什麼資料？

請教大大，謝謝